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スマートタグのトレーニング

スマートタグのトレーニングを使用すると、関連するタグが存在しない場合に詳細を指定できるようにタグをトレーニングできます。 タグ構造とビジネス分類法に関する画像認識アルゴリズムをトレーニングするために、Adobe AIの人工知能フレームワークを使用します。 その後、このコンテンツインテリジェンスを使用して、アセットの個々のセットに関連性の高いタグが適用されます。 デフォルトでは、Experience Manager Assets は、アップロードされたアセットにスマートタグを自動的に適用します。

スマートタグトレーニングの要件の決定 smart-tag-training-requirement

次のシナリオでは、スマートタグのトレーニングが必要です。

スマートタグのトレーニングに関する手順

Experience Manager as a Cloud Service ではデフォルトで、スマートタグがテキストベースのアセットとビデオに自動的に生成されます。 画像にスマートタグをトレーニングするには、次のタスクを実行します。

タグモデルとガイドラインの理解 understand-tag-models-guidelines

タグモデルは、タグ付けされる画像の様々な視覚要素に関連付けられた、関連タグのグループです。 タグは、画像の明確に異なる視覚的要素と関連付けられるので、タグを適用すると、特定のタイプの画像を検索するのに役立ちます。 例えば、靴のコレクションは異なるタグを持つことができますが、すべてのタグは靴に関連し、同じタグモデルに属します。 タグを適用すると、デザイン別や使用方法別など、様々なタイプの靴を探すのに役立ちます。

タグモデルを作成してサービスをトレーニングする前に、自社ビジネスのコンテキストでイメージ内のオブジェクトを最もよく説明する一意のタグのセットを特定します。 キュレーション後のセット内のアセットが、トレーニングガイドラインに従っていることを確認してください。

トレーニングガイドライン training-guidelines

トレーニングセット内の画像が次のガイドラインに従っていることを確認します。

指標

説明

数量とサイズ

タグごとに最小 10 個、最大 50 個の画像。

コヒーレンス

タグの画像の見た目が似ていることを確認します。 同じ視覚的要素（画像内の同じタイプのオブジェクトなど）に関するタグを 1 つのタグモデルにまとめるのが最適です。 例えば、以下の画像は似ていないので、これらの画像すべてを my-party（トレーニング用）としてタグ付けするのは適切ではありません。

図：トレーニングガイドラインの例を示すコヒーレンスのイラスト画像

対象範囲

トレーニングの画像には十分な多様性が必要です。 その目的は、数は少なくても多様性の高い例を提供することで、適切なものに焦点を絞れるようにすることです。 見た目が大きく異なる画像に同じタグを適用する場合は、それぞれの種類に 5 つ以上の例を含めてください。 例えば、model-down-pose というタグの場合、タグ付け時、類似する画像をより正確に識別できるよう、以下のハイライト表示された画像に似たトレーニング画像を増やします。

図：トレーニングガイドラインの例を示す対象範囲のイラスト画像

妨害物と障害物

サービスのトレーニングには、障害物（目立つ背景、メインとなる対象と一緒に含まれる物や人物などの関連性のない付随物）が少ない画像のほうが効果的です。 例えば、casual-shoe というタグの場合、2 つ目の画像はトレーニングの候補として適切ではありません。

図：トレーニングガイドラインの例を示す妨害物と障害物のイラスト画像

完全性

画像が複数のタグの対象となる場合は、適用可能なすべてのタグを追加してから、画像をトレーニングに含めます。 例えば、raincoat と model-side-view などのタグの場合、対象となるアセットに両方のタグを追加してから、そのアセットをトレーニングに含めます。

図：トレーニングガイドラインの例を示す完全性のイラスト画像

タグ数

各タグに少なくとも 2 つの個別タグと、少なくとも 10 の異なる画像を使用して、モデルのトレーニングを行うことをお勧めします。 単一のタグモデルでは、50 個を超えるタグを追加しないでください。

例の数

各タグに対して、少なくとも 10 個の例を追加します。 ただし、アドビでは約 30 個の例を使用することをお勧めしています。 1 つのタグにつき最大 50 個の例がサポートされます。

誤検出と競合の防止

アドビでは、単一の視覚的な観点に対して単一のタグモデルを作成することをお勧めします。 モデル間でタグが重なり合うのを避けるように、タグモデルを構築します。 例えば、shoes と footwear の 2 つの異なるタグモデル名で、sneakers のような共通タグは使用しないでください。 トレーニングプロセスは、共通のキーワードに関して、トレーニングを受けた 1 つのタグモデルをもう 1 つで上書きします。

例：ガイダンスのさらなる例を以下に示します。

カスタムタグに合わせたモデルのトレーニング train-model

ビジネス固有のタグに合わせてモデルを作成してトレーニングするには、次の手順に従います。

図：タグ付けモデルをトレーニングするトレーニングワークフロー手順。

トレーニングのステータスとレポートの表示 training-status

アセットのトレーニングセット内のタグに関するスマートタグサービスのトレーニングが実施されたかどうかを確認するには、レポートコンソールでトレーニングワークフローレポートを調べます。

スマートタグに関する制限事項とベストプラクティス limitations-smart-tags-training

関連情報